服务接口的语义关联分析是服务组合的基础。传统的服务组合背景下的语义关联分析算法一般基于本体描述服务语义,通过分析服务与服务接口之间的语义,实现服务的关联。由于本体的概念更新较慢,较为依赖专家知识,在分析服务接口的语义时有一定局限。而从服务接口的数据集中提取语义能够一定程度解决这些问题。为此本文完成以下工作:首先,本文基于有限自动机理论(Finite Automata)和词向量(Word Embedding)技术对服务数据进行标注。服务产生的数据包括模式化数据和中文自然语言数据。基于有限自动机理论,标注服务的数据实例类别。基于词向量技术,将中文自然语言数据转换成空间向量。其次,本文基于机器学习的分类算法,提出两种局部语义分析算法,分别是基于单层分类模型的语义分析算法和基于双层分类模型的语义分析算法,基于分类器对服务的接口训练分类器,能够对单个数据进行分类。前者基于K-邻近算法,后者基于逻辑回归算法。两种算法都能够较好地进行语义分析,但基于双层分类模型的语义分析算法表现较好。之后基于双层分类模型的语义分析算法继续提出服务局部关联算法。然后,本文基于动态规划(Dynamic Programming,DP)的思想,提出全局语义关联分析算法获取服务拓扑排序。首先通过用户需求,获取与需求相关的服务;之后基于动态规划的思想初步获取服务拓扑排序。通过对初步获取的服务拓扑排序的正向遍历和逆向遍历,获取能够满足服务语义且没有冗余服务的服务拓扑排序。实验结果表明,该算法能够获取较为合理的服务拓扑排序,具有有效性与合理性。最后,基于服务数据集的语义关联分析算法设计实现了服务推荐管理系统。该系统实现了数据清洗、数据分类、数据标注、服务管理等功能,并通过用户提交的服务需求,实现服务拓扑排序的推荐,说明本文研究算法具有实用意义。